package data

import (
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"
	"os/exec"
	"time"
)

// TensorFlowHandler 处理与TensorFlow的集成
type TensorFlowHandler struct {
	trainingScriptPath string
	modelPath          string
	dataDir            string
}

// NewTensorFlowHandler 创建一个新的TensorFlow处理器
func NewTensorFlowHandler(scriptPath string, modelPath string, dataDir string) *TensorFlowHandler {
	return &TensorFlowHandler{
		trainingScriptPath: scriptPath,
		modelPath:          modelPath,
		dataDir:            dataDir,
	}
}

// ProcessTrainingData 处理用于训练的数据
func (tf *TensorFlowHandler) ProcessTrainingData(deviceID string, data map[string]interface{}) error {
	// 这里可以实现将数据准备为TensorFlow可接受的格式
	// 由于我们只是创建一个框架，这里仅打印日志并模拟数据处理

	// 提取相关的特征数据
	timestamp := data["timestamp"].(float64)
	timestampTime := time.Unix(int64(timestamp), 0)

	// 构建训练数据记录
	trainingRecord := map[string]interface{}{
		"device_id": deviceID,
		"timestamp": timestamp,
		"datetime":  timestampTime.Format(time.RFC3339),
		"features":  extractFeatures(data),
	}

	// 转换为JSON字符串
	recordJSON, err := json.Marshal(trainingRecord)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to marshal training record: %v", err)
	}

	log.Printf("Processed training data: %s\n", string(recordJSON))

	// 在实际应用中，这里应该将数据保存到文件或通过API发送给TensorFlow服务

	return nil
}

// extractFeatures 从数据中提取特征
func extractFeatures(data map[string]interface{}) map[string]interface{} {
	features := make(map[string]interface{})

	// 提取可能用于模型训练的特征
	sensorKeys := []string{"temperature", "humidity", "pressure", "light", "motion"}

	for _, key := range sensorKeys {
		if value, exists := data[key]; exists {
			features[key] = value
		}
	}

	return features
}

// StartTraining 启动模型训练
func (tf *TensorFlowHandler) StartTraining() error {
	// 检查训练脚本是否存在
	// 注意：在实际应用中，应该使用os.Stat来检查文件是否存在
	// 这里为了简化，我们假设脚本存在

	// 构建训练命令
	cmd := exec.Command("python", tf.trainingScriptPath,
		"--model_path", tf.modelPath,
		"--data_dir", tf.dataDir)

	// 捕获输出
	output, err := cmd.CombinedOutput()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("training failed: %v, output: %s", err, string(output))
	}

	log.Printf("Training completed successfully:\n%s", string(output))
	return nil
}

// Predict 使用训练好的模型进行预测
func (tf *TensorFlowHandler) Predict(inputData map[string]interface{}) (map[string]interface{}, error) {
	// 准备输入数据
	_, err := json.Marshal(inputData)
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("failed to marshal input data: %v", err)
	}

	// 在实际应用中，这里应该调用TensorFlow的预测API
	// 这里我们仅模拟预测结果

	// 模拟预测结果
	prediction := map[string]interface{}{
		"predicted_value": 0.85,
		"confidence":      0.92,
		"timestamp":       time.Now().Unix(),
	}

	log.Printf("Prediction result: %v", prediction)

	return prediction, nil
}

// GetModelInfo 获取模型信息
func (tf *TensorFlowHandler) GetModelInfo() (map[string]interface{}, error) {
	// 在实际应用中，这里应该从模型文件或元数据中获取信息

	// 模拟模型信息
	modelInfo := map[string]interface{}{
		"model_path":      tf.modelPath,
		"data_dir":        tf.dataDir,
		"last_updated":    time.Now().Format(time.RFC3339),
		"input_features":  []string{"temperature", "humidity", "pressure"},
		"output_features": []string{"predicted_value", "confidence"},
	}

	return modelInfo, nil
}

// ExportModel 导出训练好的模型
func (tf *TensorFlowHandler) ExportModel(outputPath string) error {
	// 在实际应用中，这里应该实现模型导出的逻辑

	log.Printf("Model exported to: %s", outputPath)
	return nil
}

// TensorFlowService 提供TensorFlow相关的服务接口
func TensorFlowService(data []byte) error {
	// 解析数据
	var msgData map[string]interface{}
	if err := json.Unmarshal(data, &msgData); err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to unmarshal message data: %v", err)
	}

	// 创建TensorFlow处理器
	tfHandler := NewTensorFlowHandler(
		"/path/to/training_script.py",
		"/path/to/model",
		"/path/to/data",
	)

	// 处理训练数据
	deviceID := msgData["device_id"].(string)
	err := tfHandler.ProcessTrainingData(deviceID, msgData)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("failed to process training data: %v", err)
	}

	// 在实际应用中，可能需要定期触发模型训练
	// 这里为了简化，我们仅打印日志

	log.Printf("Data processed for TensorFlow model training")
	return nil
}
